Que a inteligência artificial (IA) entrou para o dia a dia da maioria das pessoas já não é novidade. Soluções para vídeos, fotografias, resumos de textos e até mesmo respostas a obviedades têm caído cada vez mais no gosto das pessoas. O próximo passo, no entanto, vai além: a IA já começa a perceber sinais de estresse e até mesmo depressão. O assunto foi pauta de um painel realizado em Vitória, na manhã desta terça-feira (13).
O encontro, realizado no auditório do Senac-ES, em Bento Ferreira, reuniu especialistas e pesquisadores para debater novas soluções que vão além da chamada IA generativa. A conversa destacou vertentes que já estão impactando as operações empresariais e abrindo novas possibilidades de pesquisa.
“Estamos vivendo um momento em que a tecnologia não apenas reconhece emoções básicas, mas também começa a identificar estados complexos como estresse e depressão. E isso abre um universo de possibilidades para soluções mais humanas e personalizadas”, destacou o pesquisador Thiago Paixão, professor do Instituto Federal do Espírito Santo (Ifes).
Para Paixão, a computação afetiva desponta como um campo promissor, voltado para a compreensão do comportamento humano em profundidade. Mais do que reconhecer expressões óbvias, garante, essa vertente da IA já começa a captar sinais emocionais sutis.
O professor do Ifes atua em parceria com a Universidade de São Paulo (USP) na aplicação da IA em análises de áudio para detecção de sinais emocionais. Ainda no campo da medicina, o neurocirurgião e neurorradiologista intervencionista Thiago Madeira afirma que a IA tem sido um recurso estratégico para garantir a precisão em procedimentos minimamente invasivos.
Ele é fundador de uma health tech, a The Smart Device, focada em soluções para neurorradiologia intervencionista, onde desenvolveu um sistema que assegura a compatibilidade dos dispositivos utilizados, evitando erros que podem gerar prejuízos financeiros e riscos clínicos.
"Nosso maior desafio foi criar um sistema que garantisse a precisão sem comprometer a segurança do paciente nem gerar custos desnecessários", afirma o médico. "A ideia foi manter um modelo determinístico, mas que ainda permitisse variações na forma como o médico interage com a IA durante o procedimento", completa Madeira.
Da mineração ao "calote"
A visão de que a inteligência artificial não se resume à vertente generativa foi reforçada por Alexandre Pigatti, head de Inteligência Artificial da Vale. Ele destacou que a aplicação na companhia começou em 2017, muito antes do boom da IA generativa. "Desde 2017, aplicamos ferramentas que utilizam dados históricos e algoritmos para prever eventos futuros ou comportamentos. Elas nos ajudam a identificar falhas em equipamentos críticos, garantindo que a operação não pare e otimizando nossos processos", explicou.
Vicente Lopes Duarte, diretor de Tecnologia do Banestes, acrescentou a perspectiva do setor financeiro, onde a IA preditiva tem sido utilizada para reduzir a inadimplência, atualmente em 2%, abaixo da média de mercado.
"Hoje, trabalhamos com estatísticas e variáveis estáticas, mas a visão de futuro é trazer a dinâmica para essa fórmula, permitindo que a IA aprenda com o comportamento dos clientes e se renove constantemente", afirmou. Para ele, a inteligência artificial é um meio, não um fim. "Se apaixonem pelo problema que vocês querem resolver, não pela tecnologia. Ela é um meio para se alcançar um objetivo maior."
Os palestrantes reforçaram que, mais do que apostar na IA generativa, o foco está em soluções estratégicas capazes de entregar resultados práticos e seguros em setores distintos. Da manutenção preditiva na indústria à detecção de fraudes no setor financeiro e o suporte a procedimentos médicos, a inteligência artificial segue expandindo suas aplicações, mostrando que o impacto real está na combinação de metodologias tradicionais com novas abordagens tecnológicas.
